Costruirò un sistema di approvazione dei prestiti con AI spiegabile usando shap

Costruisco sistemi di AI spiegabile che risolvono problemi decisionali reali, non solo modelli di previsione, ma l'intero workflow che rende l'AI utilizzabile in settori regolamentati.

Esempio del mio lavoro: Bank Loan AI Co-Pilot, un sistema di AI spiegabile che aiuta gli ufficiali di prestito a prendere decisioni di sottoscrizione, invece di un modello a scatola nera di cui nessuno si può fidare.

- Rete neurale TensorFlow predice l'approvazione del prestito con un punteggio di fiducia

- La spiegabilità SHAP mostra esattamente quali fattori hanno influenzato la decisione

- Intake multimodale: dati del modulo, note e parsing di PDF di estratti conto bancari

- Spiegazioni in inglese semplice alimentate da Claude per revisori non tecnici

- Dashboard human-in-the-loop per revisione prima della decisione finale

- Generazione di report PDF pronti per l'audit

Piattaforma tecnologica: Next.js, FastAPI, TensorFlow, scikit-learn, SHAP, API Claude, SQLite, Docker.

Cosa posso costruire per te:

- Modello ML personalizzato per il tuo problema decisionale

- Spiegabilità SHAP per risultati trasparenti

- Frontend Next.js pulito + backend FastAPI

- Parsing di PDF/documenti se necessario

- Integrazione database + deployment con Docker

Scrivimi il tuo caso d'uso, ti dirò onestamente se è adatto prima di ordinare.